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ET0計(jì)算的主體是Kriging插值算法直流母線獲取12V

發(fā)布時(shí)間:2021/11/23 22:53:12 訪問(wèn)次數(shù):208

FPGA/SoC/ 微處理器需要多個(gè)電源軌,包括用于外圍和輔助電源的5 V、3.3 V 和1.8 V,用于DDR4 和LPDDR4 的1.2 V 和1.1 V,以及用于處理核心的0.8 V。產(chǎn)生這些電源軌的DC-DC 轉(zhuǎn)換器通常從電池或中間直流母線獲取12V或5V輸入電壓。

為了將這些電源直流電壓降至處理器所需的更低電壓,就要選用開(kāi)關(guān)模式降壓轉(zhuǎn)換器,因?yàn)槠湓诖蠼祲罕葧r(shí)效率高。開(kāi)關(guān)模式轉(zhuǎn)換器有數(shù)百種類型,但很多都可分為控制器(外部MOSFET)或單片穩(wěn)壓器(內(nèi)部MOSFET)。

在下一階段,除了擴(kuò)大氣象預(yù)測(cè)規(guī)模和時(shí)間范圍,隨著更豐富的數(shù)據(jù)集的使用,雙方將使用ET0基于蒸發(fā)蒸騰量來(lái)進(jìn)行森林大火預(yù)防、精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)灌溉、自然災(zāi)害預(yù)測(cè)和保險(xiǎn)減災(zāi)方面的應(yīng)用。

Seagull 50 DSP產(chǎn)品云平臺(tái)的運(yùn)營(yíng)商們亟需能夠在擴(kuò)展帶寬同時(shí)又保持低功耗與低成本的解決方案。Credo很榮幸能在解決這一問(wèn)題上做出貢獻(xiàn),使得光模塊能夠滿足下一代數(shù)據(jù)中心帶寬擴(kuò)展的需求。

100/200/400G現(xiàn)已占數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)連接市場(chǎng)50%以上的份額,并將在未來(lái)保持持續(xù)增長(zhǎng)的態(tài)勢(shì),成為數(shù)據(jù)中心主流速率。

基礎(chǔ)數(shù)據(jù)是稀疏的,是不準(zhǔn)確的,有些時(shí)候中間參數(shù)會(huì)有缺失。

在這種情況下,我們需要大量的數(shù)據(jù)清理、數(shù)據(jù)治理的工作,從而需要大量的算力。ET0計(jì)算的主體是Kriging插值算法,我們要通過(guò)四千多臺(tái)中國(guó)氣象站,插值出一平方公里。

通過(guò)了地形地貌的數(shù)據(jù)進(jìn)行輔助,獲得更準(zhǔn)確的插值,選擇了Graphcore IPU代表的新型算力,來(lái)輔助提高我們的計(jì)算速度。在IPU上,目前我們做到了單一算法的速度提升,提升了60.5倍。

(素材來(lái)源:eepw.如涉版權(quán)請(qǐng)聯(lián)系刪除。特別感謝)

FPGA/SoC/ 微處理器需要多個(gè)電源軌,包括用于外圍和輔助電源的5 V、3.3 V 和1.8 V,用于DDR4 和LPDDR4 的1.2 V 和1.1 V,以及用于處理核心的0.8 V。產(chǎn)生這些電源軌的DC-DC 轉(zhuǎn)換器通常從電池或中間直流母線獲取12V或5V輸入電壓。

為了將這些電源直流電壓降至處理器所需的更低電壓,就要選用開(kāi)關(guān)模式降壓轉(zhuǎn)換器,因?yàn)槠湓诖蠼祲罕葧r(shí)效率高。開(kāi)關(guān)模式轉(zhuǎn)換器有數(shù)百種類型,但很多都可分為控制器(外部MOSFET)或單片穩(wěn)壓器(內(nèi)部MOSFET)。

在下一階段,除了擴(kuò)大氣象預(yù)測(cè)規(guī)模和時(shí)間范圍,隨著更豐富的數(shù)據(jù)集的使用,雙方將使用ET0基于蒸發(fā)蒸騰量來(lái)進(jìn)行森林大火預(yù)防、精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)灌溉、自然災(zāi)害預(yù)測(cè)和保險(xiǎn)減災(zāi)方面的應(yīng)用。

Seagull 50 DSP產(chǎn)品云平臺(tái)的運(yùn)營(yíng)商們亟需能夠在擴(kuò)展帶寬同時(shí)又保持低功耗與低成本的解決方案。Credo很榮幸能在解決這一問(wèn)題上做出貢獻(xiàn),使得光模塊能夠滿足下一代數(shù)據(jù)中心帶寬擴(kuò)展的需求。

100/200/400G現(xiàn)已占數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)連接市場(chǎng)50%以上的份額,并將在未來(lái)保持持續(xù)增長(zhǎng)的態(tài)勢(shì),成為數(shù)據(jù)中心主流速率。

基礎(chǔ)數(shù)據(jù)是稀疏的,是不準(zhǔn)確的,有些時(shí)候中間參數(shù)會(huì)有缺失。

在這種情況下,我們需要大量的數(shù)據(jù)清理、數(shù)據(jù)治理的工作,從而需要大量的算力。ET0計(jì)算的主體是Kriging插值算法,我們要通過(guò)四千多臺(tái)中國(guó)氣象站,插值出一平方公里。

通過(guò)了地形地貌的數(shù)據(jù)進(jìn)行輔助,獲得更準(zhǔn)確的插值,選擇了Graphcore IPU代表的新型算力,來(lái)輔助提高我們的計(jì)算速度。在IPU上,目前我們做到了單一算法的速度提升,提升了60.5倍。

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